1. 本选题研究的目的及意义
目标检测作为计算机视觉领域中的一个核心问题，近年来在深度学习的推动下取得了显著的进展。
相较于传统的目标检测方法，基于卷积神经网络的目标检测算法在准确率、鲁棒性和泛化能力等方面展现出巨大优势，广泛应用于自动驾驶、智能监控、医疗影像分析等领域。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的目标检测算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展，特别是随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络的目标检测算法在性能上取得了突破性成果。
1. 国内研究现状
国内学者在目标检测领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.目标检测算法研究:深入研究基于卷积神经网络的目标检测算法，包括目标检测的基本概念、发展历程、主要算法等，并分析不同算法的优缺点和适用场景。
2.卷积神经网络结构设计:研究不同的卷积神经网络结构，例如VGG、ResNet、MobileNet等，分析其在目标检测任务中的性能表现，并根据实际需求设计合适的网络结构。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解目标检测和卷积神经网络的最新研究进展，为研究提供理论基础。
2.算法设计：基于现有的卷积神经网络模型，设计适用于特定目标检测任务的网络结构，并对算法进行改进和优化。
3.实验验证：利用公开的目标检测数据集，对所设计的算法进行训练和测试，评估算法的性能指标，例如准确率、召回率、F1值等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的卷积神经网络结构，提高目标检测算法的精度和效率。
2.针对特定应用场景，设计优化目标检测算法，提升算法在实际应用中的性能表现。
3.对实验结果进行深入分析，揭示不同因素对目标检测算法性能的影响，为算法的进一步改进提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]孙霖,刘越,蔡立军,等.基于改进YOLOv5s的小目标检测算法[J].计算机工程与应用,2023,59(13):172-180.
[2]赵凯琳,李永健,王春晓.基于深度学习的目标检测算法综述[J].计算机科学,2022,49(04):1-13.
[3]刘鹏,王家宝.基于改进YOLOv5的轻量化目标检测算法[J].计算机工程与应用,2022,58(05):182-189.
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